Machine learning é uma das áreas mais promissoras e dinâmicas da inteligência artificial (IA) e tem demonstrado seu valor em inúmeras aplicações, oferecendo soluções que impactam significativamente o cotidiano e os setores da economia.
Segundo um estudo da McKinsey Global Institute, machine learning e as tecnologias de IA poderiam gerar um valor adicional de até US$ 5,8 trilhões anualmente em 19 setores diferentes, incluindo saúde, varejo e manufatura.
Neste texto, vamos explorar mais essa tecnologia, destacando seu funcionamento e os métodos de aprendizado, além das aplicações que se estendem por diversos setores. Continue lendo para saber mais!
O que é machine learning?
Machine learning, ou aprendizado de máquina, é uma subárea da inteligência artificial (IA) que se concentra no desenvolvimento de algoritmos capazes de aprender e fazer previsões ou decisões sem serem explicitamente programados para tal. Ao contrário da programação tradicional, onde as regras são definidas pelos humanos, essa tecnologia permite que os sistemas aprendam essas regras a partir dos dados fornecidos, transformando-se e adaptando-se à medida que recebem mais informações.
Diferente da IA, que é um guarda-chuva abarcando tudo o que permite às máquinas executarem tarefas inteligentes, o machine learning é a parte que, usando estatísticas, permite que a máquina melhore sua performance em uma tarefa específica com experiência. Poderíamos dizer que enquanto a IA é o objetivo, o machine learning é o meio.
Como funciona o machine learning?
A atuação do machine learning ocorre em três tipos principais de aprendizado: supervisionado, não supervisionado e por reforço.
- Supervisionado: Aqui, o modelo é treinado em um conjunto de dados rotulados. Simplificando, os dados de entrada (features) são associados a saídas conhecidas (target), e o modelo aprende a prever a saída a partir de novas entradas. Exemplos comuns incluem reconhecimento de fala e classificação de e-mails em spam ou não spam.
- Não supervisionado: Diferentemente do supervisionado, este método lida com dados não rotulados. O modelo tenta entender os padrões e a estrutura dos dados sem prévias instruções, agrupando informações similares. Um bom exemplo disso seria a segmentação de clientes em grupos com base em suas compras.
- Por reforço: Esse é um tipo de aprendizado baseado em tentativa e erro, onde um agente aprende a alcançar um objetivo em um ambiente complexo. O modelo é recompensado por ações corretas e, com o tempo, aprende a maximizar essas recompensas. Jogos de estratégia, como o Go, e aplicações em robótica fazem uso desse tipo de aprendizado.
Principais aplicações do machine learning
Saúde
No campo da saúde, o machine learning está revolucionando a forma como diagnósticos são realizados. Algoritmos de aprendizado podem identificar padrões em imagens de raio-X ou ressonância magnética que talvez sejam imperceptíveis aos olhos humanos, auxiliando significativamente na detecção precoce de doenças.
Finanças
O setor financeiro também se beneficia enormemente do machine learning, especialmente na detecção de fraude. Com a capacidade de analisar milhões de transações em tempo real, os sistemas podem identificar atividades suspeitas com uma precisão sem precedentes, protegendo clientes e instituições.
Cotidiano
Um dos impactos mais palpáveis do machine learning em nosso dia a dia é visto em assistentes de voz como Siri e Alexa. Esses dispositivos utilizam o aprendizado de máquina para compreender melhor as solicitações do usuário ao longo do tempo, oferecendo respostas e ações cada vez mais precisas. Além disso, as recomendações de produtos, serviços e conteúdo em plataformas como Netflix e Amazon são impulsionadas por algoritmos de aprendizado profundo que analisam nossos comportamentos e preferências.
Tecnologia para empresas mais eficientes
Dentro do vasto espectro da inteligência artificial, o machine learning tem a capacidade de remodelar a forma como as empresas operam em diferentes setores. Em linha com esta revolução, a Wisebyte é um catalisador fundamental para a otimização de processos e a inovação organizacional. A empresa desenvolve softwares de ponta, sistemas de medição precisos, e soluções de hardware IoT, podendo ser complementados pelo poder do machine learning.
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